Új hozzászólás Aktív témák

• #60 dezz nagyúr lenox #45

  Új Válasz 2012-10-26 23:44:17 #60

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  dezz

  nagyúr

  válasz lenox #45 üzenetére

  Én arra lennék kíváncsi, hogy kiképeznek-e itt egy (a GPU-knál rugalmasabb) kvázi virtuális gépet, amin az OpenCL kód "fut", vagy az utóbbi közvetlenül fordulhat low-level logikai kifejezésekre? Utóbbi esetben mire kellhet külön odafigyelnie az OpenCL programozónak?

  (#46) cousin333: "DevKit? Miért kellene azt megvenni?" - Én nem beszéltem DevKitekről.

  3. A partícionálás és a részleges rekonfiguráció két különböző dolog.

  (#56): "Nagyjából azt, amikor HDL kóddal úgy körülírod a HW-t, hogy "eszébe se jusson" mást fordítani, mint amit te eredetileg elterveztél, ahelyett, hogy magát a problémát írnád le, aztán majd hardveresen lesz belőle, amit jónak lát."

  Az elsőt hogyan kivitelezed, tekintve hogy az implementáció többlépcsős folyamatában először is megkerestetnek a lényegi logikai műveletek, majd ehhez az optimlis elvi áramköri kialakítás, végül ennek a meglévő fizikai formákba öntése?

• #50 Reggie0 félisten lenox #48

  Új Válasz 2012-10-26 22:06:14 #50

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Reggie0

  félisten

  válasz lenox #48 üzenetére

  Biztos gyorsabban fut. A cikkben is az energiahatekonysagrol van szo, nem sebessegrol. Barmilyen profi vagy, nehany spec alkalmazast leszamitva minden esetben gyorsabb lesz egy GPU.

• #47 cousin333 addikt lenox #45

  Új Válasz 2012-10-26 21:52:39 #47

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  cousin333

  addikt

  válasz lenox #45 üzenetére

  Hosszútávon az a lényeg, hogy ne kelljen hozzá annyira érteni. Nyilván nem lesz sosem olyan, mintha direktbe, optimálisan írnád meg. Bár azért egy bizonyos komplexitás felett a fordító csinálhat jobb HDL kódot, mint amilyet te írnál, még ha értesz is hozzá. De legalábbis gyorsan elkészülne vele, míg mire te a kézi módszerrel készítesz valami igazán ütőset, ami esetleg rosszabbul hordozható vagy skálázható, addigra ott a 2x jobb hardver.

  A másik, amit említettél is, hogy itt a tudás a lényeg. Az, hogy mit akarsz implementálni, és nem elsősorban az, hogy hogyan. Márpedig valószínű, hogy a tudás birtokosa (pl. egy részecske-fizikus) jobban átlátja, hogy mit akar, mint az, aki amúgy penge az FPGA-k terén.

• #39 Bada Bing tag lenox #38

  Új Válasz 2012-10-26 13:18:44 #39

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Bada Bing

  tag

  válasz lenox #38 üzenetére

  Azért jó, mert az OpenCL kezd a sztenderd nyelvévé válni az adatintenzív, párhuzamos programoknak. Egyre többen egyre több programot írnak ezen a nyelven, kézenfekvő tehát, hogy támogassuk.

  Ugyanazért támogatják az FPGA gyártók az OpenCL-t, amiért Androidra is Java-ban kell fejleszteni és nem egy frissen kitalált nyelvben. Ha egy FPGA-ra is lefordíthatod azt a programot, amit megírtál, akkor jobb eséllyel fogsz FPGA-t venni hozzá, mintha erre nem lenne lehetőséged.

• #12 shabbarulez őstag lenox #4

  Új Válasz 2012-10-25 20:03:33 #12

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  shabbarulez

  őstag

  válasz lenox #4 üzenetére

  HPC piacon nem használnak $500-os GPU-kat, hanem Tesla-t, FireStream és Xeon Phi termékeket használnak. Azok árban pedig nem esnek messze egy FPGA Dev Kit árától.

• #7 Alchemist addikt lenox #4

  Új Válasz 2012-10-25 19:20:55 #7

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Alchemist

  addikt

  válasz lenox #4 üzenetére

  Tömegtermékként lemenne az ára, az energiahatékonyság pedig nemcsak a villanyszámla miatt fontos, hanem azért is, mert a GPU teljesítményének növelése előbb szalad bele az extrám hűtésigény korlátjába.
  Ráadásul az FPGA speciális feladatokhoz jobban testreszabható.

Új hozzászólás Aktív témák